FM-CW 레이다는 구현이 비교적 간단하고 전자파 신호의 외부 탐지 가능성이 낮기 때문에 다양한 목적의 원격탐지 센서로 활용되고 있다. FM-CW 레이다는 주파수 변조된 연속적인 파형의 신호를 송신하고 반사 신호의 복조시에도 같은 신호를 기준 주파수로 사용한다. 따라서 목표물의 거리 및 속도 정보는 비트신호 주파수 형태로 수신되어진다. 그러나 고속으로 이동하는 목표물의 경우 레이다에서의 신호획득 시간이 현저히 짧아질 수 있기 때문에 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방식에 의한 스펙트럼 추정은 그 해상도 및 정확도가 심각하게 열화 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 모델 파라메터 추정 방법인 AR(Autoregressive) 방법을 적용하여 거리 및 속도 추정 정확도와 해상도를 개선할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 저고도 탐지레이다 센서체계의 주파수 합성기는 송수신 장치의 기준 주파수원으로 이용될 국부 발진 주파수들을 생성해 내는 주파수 합성부에 대해 설명되었다. 주파수 합성기의 성능을 평가하기위하여 각 주파수 원들의 위상잡음 특성과 주파수 합성기의 스위칭 시간을 신호 혼합기를 이용하여 측정 하였으며, 그 결과 설계 시 제시한 30(usec)이하인 약18usec의 스위칭 시간이 대부분을 차지함을 알 수 있었다. 주파수 합성기에서 생성된 최종 출력 주파수는 저고도 탐지 레이다의 송수신 장치의 국부발진 주파수로 이용되므로 출력 레벨의 flatness를 측정하여 분석한다.
대공표적을 탐지/추적하기 위해 운용되는 레이다는 임무 특성에 따라 표적의 탐지를 목적으로 안테나 구동장치가 회전하며 운용되는 탐색레이다와 표적의 예측 위치에 주기적으로 빔을 조향하여 추적하는 추적레이다로 구분한다. 일반적으로 추적레이다는 탐색레이다에 비해 표적 정보 획득 주기가 짧은 특징이 있는데 이러한 특징으로 인하여 추적 정확도는 탐색레이다에 비해 좋지만 짧은 획득 주기로 인한 추적 초기 속도 오차로 인해 표적 예측 오차가 커짐에 따라 항적 연관에 실패하거나 빔 조향을 정상적으로 수행하지 못하여 추적 초반에 표적 추적이 실패하는 경우가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 위에서 기술한 추적레이다의 추적 초반 문제점들을 해결하기 위해 기존 표적 추적을 위해 활용했던 측정치의 위치 정보(거리, 방위각, 고각) 외에 표적 시선속도 측정값을 활용한 초기 표적 정보 정확도 향상 알고리즘을 제안하고 기존에 추적 초기화 시 많이 사용하는 알고리즘인 Two Point Differential 알고리즘과 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하였다.
고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.
본 논문은 다양한 매체를 활용하여 레이다 개발에 특화된 능동 전자 주사식 위상 배열(AESA, Active Electronically Scanned Array) 레이다 통합 분석 시스템을 구현하고 제안한다. 대부분 분석 시스템은 결함의 원인을 분석하고 개선하기 위해 활용되어 시험을 수월하게 한다. 그러나 기존에 텍스트 기반의 로그 분석 시스템은 로그 정보가 많으면 직관적이지 않고 원하는 정보를 한 번에 찾기 어려워 장비 결함 발생 시 결함의 원인을 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문의 분석 시스템은 다양한 매체를 활용한다. 본 논문에서 정의하는 매체란 텍스트 기반의 데이터를 기록하고, 데이터를 이미지 및 영상으로 전시하며 데이터를 시각화하는 것을 말한다. 제안하는 분석 시스템은 레이다 장치 간에 송수신된 데이터, 레이다 표적 탐지 추적 알고리즘 데이터 등을 분류하여 저장하고 레이다 작동 결과 및 장비 결함 정보를 실시간 전시하고 시각화한다. 이 분석 시스템을 통해 사용자에게 원하는 정보를 빠르게 제공하고 완성도 높은 레이다 개발에 도움을 준다.
본 논문에서는 초고속 이동체 탐지에 적합한 상보형 금속산화 반도체(CMOS) 초광대역(UWB) RFIC 기반의 레이다 시스템을 제안한다. 시스템의 거리 분해능은 15 cm이고, 탐지 범위는 15 m에 이른다. 시스템 구현을 위해서 단일 칩 CMOS UWB IC를 설계, 구현한다. 포락선 검출과 등가 시간 샘플링 구조를 이용하여 측정 및 신호처리 시간을 대폭 단축한다. 측정을 통해서 UWB 펄스의 대역폭은 0.5~1.0 GHz이며, 중심주파수는 3.5~4.5 GHz 임을 보인다. 또한 15 m 범위의 신호 수신을 포함하여 대상체 거리값 출력까지의 신호처리 시간은 $150{\mu}sec$임을 보인다.
가상용 도플러 레이다의 경우 기상이변 등을 탐지하기위해서는 대상지역의 강우량, 풍속의 변화, turbulence정도 등을 거리 및 방위각별로 세밀하게 측정, 표시하여줄 수 있어야 한다. 이러한 목적으로 쓰여지고 있는 알고리즘으로 pulse pair추정방법이 가장 효율적인 것으로 인정되어지고 있다. 그러나 이 방법은 레이다 반사신호의 스펙트럼이 비대칭일 경우 bias오차가 크게 생길 수 있으며 두개이상의 peak 점을 갖는 스펙트럼의 경우에는 무의미한 결과가 얻어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 bias 오차에 대해서 분석하였으며 이러한 오차를 줄이기 위한 개선된 방법을 제시하였다. 또한 여러개의 peak점을 갖는 스펙트럼이나 비대칭의 정도가 심할 경우 mode 추정 방법을 이용한 탐지 기법에 대해서도 연구, 검토되어졌다.
기존 적응 표적 탐지 기법의 경우 클러터 특성이 변하는 비 균일 클러터 상황에서는 만족할 만한 탐지성능을 갖지 못한다. 이는 레이다 좌표 공간상으로 변하는 클러터 파라미터를 신호처리 과정에 효과적으로 적용시키지 못함으로 인해 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 클러터 환경에 따른 적용 알고리즘 선택 및 선택된 알고리즘의 파라미터 추출을 가능하게 하는 클러터 분류기 사용이 요구된다 본 논문은 이러한 목적으로 구현된 클러터 환경 분류기에 대하여 기술한다. Visual C++ 환경에서 구현된 본 환경 분류 소프트웨어에서는 적응신호처리에 필요한 파라미터 값 추출 및 알고리즘 선택이 가능하며, 또한 단계별 알고리즘의 수행 결과도 확인할 수 있다.
군용뿐만 아니라 상업용으로 헬리콥터의 사용 빈도가 높아지면서, 무엇보다 헬기의 안정성이 가장 중요한 요소가 되었다. 단순히 조종사에 의한 시계 비행을 할 경우 야간 운항이 불가능하며 안개, 눈, 비 등의 기후 조건에서는 매우 불안전하다. 그리고 주간 비행 중에도 전선과 같은 장애물로 인한 사고가 발생하고 있다. 그러므로 헬기의 안전운항을 위해서는 단순한 시계 비행에서 벗어나 장애물 탐지 시스템을 이용한 자동항법 개념을 도입해야 한다. 자동항법을 위한 장애물 탐지 시스템은 안개, 눈, 비 등의 기후 조건하에서 주간 및 야간에도 정상적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 밀리미터파 레이다 시스템을 이용하여 전선 장애물의 탐지 기술 획득을 위한 기초 연구를 수행하였다. 서론에서는 헬기 운항에 장애가 되는 요소들을 탐지하기 위한 여러 방법들에 대해서 살펴봤다. 본론에서는 밀리미터파를 이용한 장애물 탐지 시스템과 실험 장치에 대해서 다루고 결론에서는 실험 결과 및 향후 연구 방향에 대해서 다루고 있다.
탄도 미사일은 상공에서 자유 낙하하며 표적을 요격하기 때문에 탄도 미사일에 부착되는 탐색기는 높은 지표각에서 해상 클러터 영향을 받게 되며, 그 결과 탐색기의 탐지 성능이 급격히 낮아지게 된다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 시나리오 기반의 시뮬레이션들을 통한 해상 표적 탐지 성능 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실제와 유사한 높은 지표각의 해상 클러터 수신 신호를 모델링한 후, 이를 신호 대 클러터 비에 따라 해상 표적 수신 신호와 합성하여 2차원 레이다 영상을 생성한다. 이후, 레이다 영상에 2차원 CA-CFAR 탐지기를 적용하여 다양한 시나리오에서 해상표적 탐지 성능을 분석하였다. CAD 모델과 전자기 수치해석 도구를 사용한 시뮬레이션 결과, 지표각과 방위각에 따라 해상 표적의 탐지 여부가 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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